[深度学习] 基于切片辅助超推理库SAHI优化小目标识别

落痕的寒假 2024-07-16 08:01:05 阅读 93

对象检测是迄今为止计算机视觉中最重要的应用领域。然而,小物体的检测和大图像的推理仍然是实际使用中的主要问题,这是因为小目标物体有效特征少,覆盖范围少。小目标物体的定义通常有两种方式。一种是绝对尺度定义,即以物体的像素尺寸来判断是否为小目标,如在COCO数据集中,尺寸小于32×32像素的目标被判定为小目标。另外一种是相对尺度定义,即以物体在图像中的占比面积比例来判断是否为小目标,例如国际光学工程学会SPIE定义,若目标尺寸小于原图的0.12%则可以判定成小目标。

SAHI: Slicing Aided Hyper Inference(切片辅助超推理)通过图像切片的方式来检测小目标。SAHI检测过程可以描述为:通过滑动窗口将图像切分成若干区域,各个区域分别进行预测,同时也对整张图片进行推理。然后将各个区域的预测结果和整张图片的预测结果合并,最后用NMS(非极大值抑制)进行过滤。用动图表示该识别过程如下:

SAHI的官方仓库地址为:sahi。关于SAHI的使用可以阅读官方demo和官方文档:sahi-demo和sahi-docs。如果想进一步了解SAHI具体工作性能和原理,可以阅读官方发表的论文:Slicing Aided Hyper Inference and Fine-Tuning for Small Object Detection。

SAHI安装指令如下:

pip install sahi

本文所有算法展示效果和代码见:

github: Python-Study-Notes

文章目录

1 SAHI使用1.1 图像切片1.1.1 单张图像切片1.1.2 COCO数据集切片

1.2 图像预测1.2.1 接口介绍1.2.2 应用实例

1.3 SAHI工具函数1.3.1 coco数据集制作与精度分析1.3.2 coco数据集处理1.3.3 coco数据集转换

1.4 总结

2 参考

1 SAHI使用

<code>import sahi

# 打印sahi版本

print(sahi.__version__)

0.11.6

1.1 图像切片

SAHI提供了封装好的函数接口,以切分输入图像和其标注数据。切分后的子图及其标注数据可以用于识别,或者保存为本地数据以供模型训练。

1.1.1 单张图像切片

SAHI提供slice_image函数以切分单张图片及其标注文件(仅支持coco标注文件),slice_image函数接口介绍如下:

# 返回SAHI的图像分片结果类SliceImageResult

def slice_image(

image: Union[str, Image.Image], # 单张图像地址或单个pillow image对象,必填参数

coco_annotation_list: Optional[CocoAnnotation] = None, # coco标注文件

output_file_name: Optional[str] = None, # 输出文件名前缀

output_dir: Optional[str] = None, # 输出文件地址

slice_height: int = None, # 子图切分高度

slice_width: int = None, # 子图切分宽度

overlap_height_ratio: float = None, # 子图高度间的重叠率

overlap_width_ratio: float = None, # 子图宽度间的重叠率

auto_slice_resolution: bool = True, # 如果没有设置slice_height和slice_width,则自动确定slice_height、slice_width、overlap_height_ratio、overlap_width_ratio

min_area_ratio: float = 0.1, # 子图中标注框小于原始标注框占比,则放弃该标注框

out_ext: Optional[str] = None, # 图像后缀格式

verbose: bool = False, # 是否打印详细信息

)

slice_image函数源代码位于sahi/slicing.py中,这段代码可以单步调试看看怎么运行的,主要逻辑如下:

获得pillow image图像对象

调用get_slice_bboxes函数切分图像

获得切分参数

if slice_height and slice_width:

# 计算重叠像素

y_overlap = int(overlap_height_ratio * slice_height)

x_overlap = int(overlap_width_ratio * slice_width)

elif auto_slice_resolution:

x_overlap, y_overlap, slice_width, slice_height = get_auto_slice_params(height=image_height, width=image_width)

循环切分图像

# 行循环

while y_max < image_height:

# 设置起始切分坐标

x_min = x_max = 0

y_max = y_min + slice_height

# 列循环

while x_max < image_width:

x_max = x_min + slice_width

# 如果图像不够切分,框往左或往上移动

if y_max > image_height or x_max > image_width:

xmax = min(image_width, x_max)

ymax = min(image_height, y_max)

xmin = max(0, xmax - slice_width)

ymin = max(0, ymax - slice_height)

slice_bboxes.append([xmin, ymin, xmax, ymax])

else:

slice_bboxes.append([x_min, y_min, x_max, y_max])

# 下一次切分从本次切分图像x_max-x_overlap开始

x_min = x_max - x_overlap

y_min = y_max - y_overlap

保存图片结果和标注结果,并包装返回SliceImageResult对象

以下代码演示了对单张图片进行切片,并将切分后的子图保存到本地。

展示原图

# 展示输入图片

from PIL import Image

# 图像地址:https://github.com/obss/sahi/tree/main/demo/demo_data

image_path = "image/small-vehicles1.jpeg"

img = Image.open(image_path).convert('RGB')

img

png

切分图片

<code>from sahi.slicing import slice_image

# 输出文件名前缀

output_file_name = "slice"

# 输出文件夹

output_dir = "result"

# 切分图像

slice_image_result = slice_image(

image=image_path,

output_file_name=output_file_name,

output_dir=output_dir,

slice_height=256,

slice_width=256,

overlap_height_ratio=0.2,

overlap_width_ratio=0.2,

verbose=False,

)

print("原图宽{},高{}".format(slice_image_result.original_image_width, slice_image_result.original_image_height))

# 切分后的子图以形式:图像前缀_所在原图顶点坐标来保存文件

print("切分子图{}张".format(len(slice_image_result.filenames)))

原图宽1068,高580

切分子图15张

展示切分后的子图

import matplotlib.pyplot as plt

from PIL import Image

import math

import os

axarr_row = 3

axarr_col = math.ceil(len(slice_image_result.filenames)/axarr_row)

f, axarr = plt.subplots(axarr_row, axarr_col, figsize=(14,7))

for index, file in enumerate(slice_image_result.filenames):

img = Image.open(os.path.join(slice_image_result.image_dir,file))

axarr[int(index/axarr_col), int(index%axarr_col)].imshow(img)

png

1.1.2 COCO数据集切片

SAHI提供slice_coco函数以切分coco数据集(仅支持coco数据集)。slice_coco函数接口介绍如下:

<code># 返回切片后的coco标注字典文件,coco文件保存地址

def slice_coco(

coco_annotation_file_path: str, # coco标注文件

image_dir: str, # coco图像集地址

output_coco_annotation_file_name: str, # 输出coco标注集文件名,不需要加文件类型后缀

output_dir: Optional[str] = None, # 输出文件地址

ignore_negative_samples: bool = False, # 是否忽略没有标注框的子图

slice_height: int = 512, # 切分子图高度

slice_width: int = 512, # 切分子图宽度

overlap_height_ratio: float = 0.2, # 子图高度之间的重叠率

overlap_width_ratio: float = 0.2, # 子图宽度之间的重叠率

min_area_ratio: float = 0.1, # 如果没有设置slice_height和slice_width,则自动确定slice_height、slice_width、overlap_height_ratio、overlap_width_ratio

out_ext: Optional[str] = None, # 保存图像的扩展

verbose: bool = False, # 是否打印详细信息

)

slice_coco函数源代码位于sahi/slicing.py中,这段代码可以单步调试看看怎么做的,主要逻辑如下:

读取coco文件和图片信息循环读取coco数据集的图片,每张图片调用get_slice_bboxes函数切分图像创建coco dict结果并保存文件

以下代码演示了对coco数据集进行切片,并将切分后的子图和标注文件保存到本地。coco数据集可以包含若干张图片,但是以下代码示例中只包含一张图片,方便演示。

展示数据集

# 展示图像

from PIL import Image, ImageDraw

from sahi.utils.file import load_json

import matplotlib.pyplot as plt

import os

# coco图像集地址

image_path = "image"

# coco标注文件

coco_annotation_file_path="image/terrain2_coco.json"code>

# 加载数据集

coco_dict = load_json(coco_annotation_file_path)

f, axarr = plt.subplots(1, 1, figsize=(8, 8))

# 读取图像

img_ind = 0

img = Image.open(os.path.join(image_path,coco_dict["images"][img_ind]["file_name"])).convert('RGBA')

# 绘制标注框

for ann_ind in range(len(coco_dict["annotations"])):

xywh = coco_dict["annotations"][ann_ind]["bbox"]

xyxy = [xywh[0], xywh[1], xywh[0] + xywh[2], xywh[1] + xywh[3]]

ImageDraw.Draw(img, 'RGBA').rectangle(xyxy, width=5)

axarr.imshow(img)

<matplotlib.image.AxesImage at 0x210a7583250>

png

切分数据集

<code>from sahi.slicing import slice_coco

# 保存的coco数据集标注文件名

output_coco_annotation_file_name="sliced"code>

# 输出文件夹

output_dir = "result"

# 切分数据集

coco_dict, coco_path = slice_coco(

coco_annotation_file_path=coco_annotation_file_path,

image_dir=image_path,

output_coco_annotation_file_name=output_coco_annotation_file_name,

ignore_negative_samples=False,

output_dir=output_dir,

slice_height=320,

slice_width=320,

overlap_height_ratio=0.2,

overlap_width_ratio=0.2,

min_area_ratio=0.2,

verbose=False

)

print("切分子图{}张".format(len(coco_dict['images'])))

print("获得标注框{}个".format(len(coco_dict['annotations'])))

indexing coco dataset annotations...

Loading coco annotations: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00, 334.21it/s]

100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00, 11.80it/s]

切分子图12张

获得标注框18个

展示切分后的子图和标注框

axarr_row = 3

axarr_col = math.ceil(len(coco_dict['images']) / axarr_row)

f, axarr = plt.subplots(axarr_row, axarr_col, figsize=(10, 7))

for index, img in enumerate(coco_dict['images']):

img = Image.open(os.path.join(output_dir, img["file_name"]))

for ann_ind in range(len(coco_dict["annotations"])):

# 搜索与当前图像匹配的边界框

if coco_dict["annotations"][ann_ind]["image_id"] == coco_dict["images"][index]["id"]:

xywh = coco_dict["annotations"][ann_ind]["bbox"]

xyxy = [xywh[0], xywh[1], xywh[0] + xywh[2], xywh[1] + xywh[3]]

# 绘图

ImageDraw.Draw(img, 'RGBA').rectangle(xyxy, width=5)

axarr[int(index / axarr_col), int(index % axarr_col)].imshow(img)

png

1.2 图像预测

1.2.1 接口介绍

SHAI提供了图像切片预测的封装接口,具体的函数接口如下:

AutoDetectionModel类

SAHI基于AutoDetectionModel类的from_pretrained函数加载深度学习模型。目前支持YOLOv5 models, MMDetection models, Detectron2 models和HuggingFace object detection models等深度学习模型库,如果想支持新的模型库,可以参考sahi/models目录下的模型文件,新建模型检测类。

模型预测

基于get_prediction函数调用模型预测单张图片,也就是直接调用AutoDetectionModel类提供的模型,直接推理单张图片。

基于get_sliced_prediction函数以切分图片的方式进行预测。在get_sliced_prediction函数内部会先切分图片,然后对每个子图单独进行模型推理;如果设置了对整张原图进行推理,那么也会整合原图推理的结果以增加模型精度。最后对所有的预测结果进行nms整合,相近的两个预测框也会进行合并。get_sliced_prediction函数接口如下:

<code>def get_sliced_prediction(

image,

detection_model=None,

slice_height: int = None,

slice_width: int = None,

overlap_height_ratio: float = 0.2,

overlap_width_ratio: float = 0.2,

perform_standard_pred: bool = True, # 是否单独对原图进行识别

postprocess_type: str = "GREEDYNMM", # 合并结果的方式,可选'NMM', 'GRREDYNMM', 'NMS'

postprocess_match_metric: str = "IOS", # NMS匹配方式IOU或者IOS

postprocess_match_threshold: float = 0.5, # 匹配置信度

postprocess_class_agnostic: bool = False, # 在合并结果时,是否将不同类别的检测框放在一起处理

verbose: int = 1,

merge_buffer_length: int = None, # 低配设备使用,以加快处理

auto_slice_resolution: bool = True,

)

基于predict函数进行批处理,predict函数进一步封装了识别代码,如果想使用该函数,阅读predict源代码参数接口即可。

1.2.2 应用实例

直接预测图片

from sahi import AutoDetectionModel

from sahi.predict import get_prediction

# 初始化检测模型,缺少yolov5代码,pip install yolov5即可

detection_model = AutoDetectionModel.from_pretrained(

model_type='yolov5', # 模型类型code>

model_path='./yolov5n.pt', # 模型文件路径code>

confidence_threshold=0.3, # 检测阈值

device="cpu", # or 'cuda:0'code>

);

image = 'image/small-vehicles1.jpeg'

# 获得模型直接预测结果

result = get_prediction(image, detection_model)

# result是SAHI的PredictionResult对象,可获得推理时间,检测图像,检测图像尺寸,检测结果

# 查看标注框,可以用于保存为其他格式

for pred in result.object_prediction_list:

bbox = pred.bbox # 标注框BoundingBox对象,可以获得边界框的坐标、面积

category = pred.category # 类别Category对象,可获得类别id和类别名

score = pred.score.value # 预测置信度

# 保存文件结果

export_dir = "result"

file_name = "res"

result.export_visuals(export_dir=export_dir, file_name=file_name)

# 展示结果

from PIL import Image

import os

image_path = os.path.join(export_dir,file_name+'.png')

img = Image.open(image_path).convert('RGB')

img

png

切片预测图片

<code>from sahi import AutoDetectionModel

from sahi.predict import get_sliced_prediction

# 初始化检测模型

detection_model = AutoDetectionModel.from_pretrained(

model_type='yolov5',code>

model_path='yolov5n.pt',code>

confidence_threshold=0.3,

device="cpu", # or 'cuda:0'code>

)

image = 'image/small-vehicles1.jpeg'

result = get_sliced_prediction(

image,

detection_model,

slice_height = 256,

slice_width = 256,

overlap_height_ratio = 0.2,

overlap_width_ratio = 0.2,

perform_standard_pred = True,

)

# result是SAHI的PredictionResult对象,可获得推理时间,检测图像,检测图像尺寸,检测结果

# 查看标注框,可以用于保存为其他格式

for pred in result.object_prediction_list:

bbox = pred.bbox # 标注框BoundingBox对象,可以获得边界框的坐标、面积

category = pred.category # 类别Category对象,可获得类别id和类别名

score = pred.score.value # 预测置信度

# 保存文件结果

export_dir = "result"

file_name = "res"

result.export_visuals(export_dir=export_dir, file_name=file_name)

# 结果导出为coco标注形式

coco_anno = result.to_coco_annotations()

# 结果导出为coco预测形式

coco_pred = result.to_coco_predictions()

# 展示结果

from PIL import Image

import os

image_path = os.path.join(export_dir,file_name+'.png')

img = Image.open(image_path).convert('RGB')

img

Performing prediction on 15 number of slices.

png

相对单张图片直接识别,通过切片的方式能够识别到更多的小目标。由于使用的模型是yolov5n,可以看到一些识别结果不正确,比如同一辆车在不同子图被分别识别为卡车或汽车,一种好的解决办法是将postprocess_class_agnostic参数设置为True,将不同类别的检测框放在一起进行合并,同时降低 postprocess_match_threshold以滤除结果。

<code>image = 'image/small-vehicles1.jpeg'

result = get_sliced_prediction(

image,

detection_model,

slice_height = 256,

slice_width = 256,

overlap_height_ratio = 0.2,

overlap_width_ratio = 0.2,

perform_standard_pred = True,

postprocess_match_threshold = 0.2,

postprocess_class_agnostic = True,

)

# 保存文件结果

export_dir = "result"

file_name = "res"

result.export_visuals(export_dir=export_dir, file_name=file_name)

# 展示结果

from PIL import Image

import os

image_path = os.path.join(export_dir,file_name+'.png')

img = Image.open(image_path).convert('RGB')

img

Performing prediction on 15 number of slices.

png

1.3 SAHI工具函数

SAHI提供多个工具函数以处理COCO数据集,具体使用可以阅读sahi-docs-coco。

1.3.1 coco数据集制作与精度分析

以下代码创建了coco标注数据,并保存到本地

<code>from sahi.utils.file import save_json

from sahi.utils.coco import Coco, CocoCategory, CocoImage, CocoAnnotation,CocoPrediction

# 创建coco对象

coco = Coco()

# 添加类

coco.add_category(CocoCategory(id=0, name='human'))code>

coco.add_category(CocoCategory(id=1, name='vehicle'))code>

# 循环遍历图像

for i in range(3):

# 创建单个图像

coco_image = CocoImage(

file_name="image{}.jpg".format(i), height=1080, width=1920)code>

# 添加图像对应的标注

coco_image.add_annotation(

CocoAnnotation(

# [x_min, y_min, width, height]

bbox=[0, 0, 200, 200],

category_id=0,

category_name='human'code>

)

)

coco_image.add_annotation(

CocoAnnotation(

bbox=[200, 100, 300, 300],

category_id=1,

category_name='vehicle'code>

)

)

# 添加图像预测数据

coco_image.add_prediction(

CocoPrediction(

score=0.864434,

bbox=[0, 0, 150, 150],

category_id=0,

category_name='human'code>

)

)

coco_image.add_prediction(

CocoPrediction(

score=0.653424,

bbox=[200, 100, 250, 200],

category_id=1,

category_name='vehicle'code>

)

)

# 将图像添加到coco对象

coco.add_image(coco_image)

# 提取json标注数据,不会保存图像预测结果

coco_json = coco.json

# 将json标注数据保存为json本地文件

save_json(coco_json, "coco_dataset.json")

# 提取预测结果json文件,并保存到本地

predictions_array = coco.prediction_array

save_json(predictions_array, "coco_predictions.json")

当我们获得了预测数据,我们可以基于pycocotools工具分析预测数据的精度,pycocotools是目标检测必备工具,官方仓库地址为cocoapi,结果分析代码如下:

# 需要单独安装pycocotools

from pycocotools.cocoeval import COCOeval

from pycocotools.coco import COCO

coco_ground_truth = COCO(annotation_file="coco_dataset.json")code>

coco_predictions = coco_ground_truth.loadRes("coco_predictions.json")

coco_evaluator = COCOeval(coco_ground_truth, coco_predictions, "bbox")

# 进行匹配计算

coco_evaluator.evaluate()

# 进行结果的累加

coco_evaluator.accumulate()

# 输出结果

coco_evaluator.summarize()

loading annotations into memory...

Done (t=0.00s)

creating index...

index created!

Loading and preparing results...

DONE (t=0.00s)

creating index...

index created!

Running per image evaluation...

Evaluate annotation type *bbox*

DONE (t=0.00s).

Accumulating evaluation results...

DONE (t=0.01s).

Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.200

Average Precision (AP) @[ IoU=0.50 | area= all | maxDets=100 ] = 1.000

Average Precision (AP) @[ IoU=0.75 | area= all | maxDets=100 ] = 0.000

Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = -1.000

Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = -1.000

Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.200

Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 1 ] = 0.200

Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 10 ] = 0.200

Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.200

Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = -1.000

Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = -1.000

Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.200

统计数据集标注信息

from sahi.utils.coco import Coco

coco = Coco.from_coco_dict_or_path("coco_dataset.json")

# 获得数据集状态,指标说明看字段名就能懂

stats = coco.stats

stats

indexing coco dataset annotations...

Loading coco annotations: 100%|████████████████████████████████████████████████████████| 3/3 [00:00<00:00, 1504.59it/s]

{'num_images': 3,

'num_annotations': 6,

'num_categories': 2,

'num_negative_images': 0,

'num_images_per_category': {'human': 3, 'vehicle': 3},

'num_annotations_per_category': {'human': 3, 'vehicle': 3},

'min_num_annotations_in_image': 2,

'max_num_annotations_in_image': 2,

'avg_num_annotations_in_image': 2.0,

'min_annotation_area': 40000,

'max_annotation_area': 90000,

'avg_annotation_area': 65000.0,

'min_annotation_area_per_category': {'human': 40000, 'vehicle': 90000},

'max_annotation_area_per_category': {'human': 40000, 'vehicle': 90000}}

预测结果过滤

from sahi.utils.file import save_json

from sahi.utils.coco import remove_invalid_coco_results

# 去除预测结果中的无效边界框,如边界框坐标为负的结果

coco_results = remove_invalid_coco_results("coco_predictions.json")

save_json(coco_results, "fixed_coco_result.json")

# 根据数据集实际标注信息,进一步去除边界框坐标超过图像长宽的结果

coco_results = remove_invalid_coco_results("coco_predictions.json", "coco_dataset.json")

1.3.2 coco数据集处理

切分数据集

from sahi.utils.coco import Coco

# 指定coco文件

coco_path = "coco_dataset.json"

# 初始coco对象

coco = Coco.from_coco_dict_or_path(coco_path)

# 拆分数据集为训练集和验证集,训练集图像占比0.85

result = coco.split_coco_as_train_val(

train_split_rate=0.85

)

# 保存训练集和验证集

save_json(result["train_coco"].json, "train_split.json")

save_json(result["val_coco"].json, "val_split.json")

indexing coco dataset annotations...

Loading coco annotations: 100%|████████████████████████████████████████████████████████| 3/3 [00:00<00:00, 3005.95it/s]

修改标注类别

from sahi.utils.coco import Coco

from sahi.utils.file import save_json

coco = Coco.from_coco_dict_or_path("coco_dataset.json")

print("标注类别:{}".format(coco.category_mapping))

# 修改数据集类别

# 将标注中human类的索引改为3,将原先vehicle类的标注删除

# 新加big_vehicle类和car类

desired_name2id = {

"big_vehicle": 1,

"car": 2,

"human": 3

}

# 更新标注类别

coco.update_categories(desired_name2id)

print("修改后标注类别:{}".format(coco.category_mapping))

# 保存结果

save_json(coco.json, "updated_coco.json")

indexing coco dataset annotations...

Loading coco annotations: 100%|████████████████████████████████████████████████████████| 3/3 [00:00<00:00, 1002.78it/s]

标注类别:{0: 'human', 1: 'vehicle'}

修改后标注类别:{1: 'big_vehicle', 2: 'car', 3: 'human'}

按照标注框面积过滤数据集

from sahi.utils.coco import Coco

from sahi.utils.file import save_json

# 打开标注数据

coco = Coco.from_coco_dict_or_path("coco_dataset.json")

# 过滤包含标注框面积小于min的图像

area_filtered_coco = coco.get_area_filtered_coco(min=50000)

# 过滤标注框面积不在[min,max]的图像

area_filtered_coco = coco.get_area_filtered_coco(min=50, max=80000)

# 筛选同时符合多个类别面积要求的图像

intervals_per_category = {

"human": { "min": 20, "max": 30000},

"vehicle": { "min": 50, "max": 90000},

}

area_filtered_coco = coco.get_area_filtered_coco(intervals_per_category=intervals_per_category)

# 导出数据

save_json(area_filtered_coco.json, "area_filtered_coco.json")

indexing coco dataset annotations...

Loading coco annotations: 100%|████████████████████████████████████████████████████████| 3/3 [00:00<00:00, 1503.69it/s]

过滤无标注的图片

from sahi.utils.coco import Coco

from sahi.utils.file import save_json

# 去除无标注框的图片

coco = Coco.from_coco_dict_or_path("coco_dataset.json", ignore_negative_samples=True)

# 导出数据

# save_json(coco.json, "coco_ignore_negative.json")

indexing coco dataset annotations...

Loading coco annotations: 100%|████████████████████████████████████████████████████████| 3/3 [00:00<00:00, 3007.39it/s]

裁剪标注框

from sahi.utils.coco import Coco

from sahi.utils.file import save_json

coco_path = "coco_dataset.json"

# 将溢出边界框剪裁为图像宽度和高度

coco = Coco.from_coco_dict_or_path(coco_path, clip_bboxes_to_img_dims=True)

# 对已有coco对象,将溢出边界框剪裁为图像宽度和高度

coco = coco.get_coco_with_clipped_bboxes()

save_json(coco.json, "coco.json")

indexing coco dataset annotations...

Loading coco annotations: 100%|████████████████████████████████████████████████████████| 3/3 [00:00<00:00, 1007.04it/s]

合并coco数据集

# from sahi.utils.coco import Coco

# from sahi.utils.file import save_json

# coco_1 = Coco.from_coco_dict_or_path("coco1.json", image_dir="images_1/")code>

# coco_2 = Coco.from_coco_dict_or_path("coco2.json", image_dir="images_2/")code>

# # 合并数据集

# coco_1.merge(coco_2)

# # 保存

# save_json(coco_1.json, "merged_coco.json")

下采样数据集

from sahi.utils.coco import Coco

from sahi.utils.file import save_json

coco_path = "coco_dataset.json"

coco = Coco.from_coco_dict_or_path(coco_path)

# 用1/10的图像创建Coco对象

# subsample_ratio表示每10张图像取1张图像

subsampled_coco = coco.get_subsampled_coco(subsample_ratio=10)

# 仅对包含标注框为category_id的图像进行下采样,category_i=-1时表示负样本

subsampled_coco = coco.get_subsampled_coco(subsample_ratio=10, category_id=0)

# 保存数据集

save_json(subsampled_coco.json, "subsampled_coco.json")

indexing coco dataset annotations...

Loading coco annotations: 100%|████████████████████████████████████████████████████████| 3/3 [00:00<00:00, 1512.19it/s]

上采样数据集

from sahi.utils.coco import Coco

from sahi.utils.file import save_json

coco_path = "coco_dataset.json"

coco = Coco.from_coco_dict_or_path(coco_path)

# 每个样本重复10次

upsampled_coco = coco.get_upsampled_coco(upsample_ratio=10)

# 仅对包含标注框为category_id的图像进行采样,category_i=-1时表示负样本

subsampled_coco = coco.get_upsampled_coco(upsample_ratio=10, category_id=0)

# 导出数据集

save_json(upsampled_coco.json, "upsampled_coco.json")

indexing coco dataset annotations...

Loading coco annotations: 100%|████████████████████████████████████████████████████████| 3/3 [00:00<00:00, 1503.51it/s]

1.3.3 coco数据集转换

导出为yolov5格式并分割数据集

from sahi.utils.coco import Coco

# 注意image_dir路径

coco = Coco.from_coco_dict_or_path("coco_dataset.json", image_dir="images/")code>

# 导出为yolov5数据集格式,train_split_rate设置训练集数据比例

# coco.export_as_yolov5(

# output_dir="output/",code>

# train_split_rate=0.85

# )

indexing coco dataset annotations...

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将训练集和验证集导出为yolov5格式

from sahi.utils.coco import Coco, export_coco_as_yolov5

# 注意image_dir路径

train_coco = Coco.from_coco_dict_or_path("train_split.json", image_dir="images/")code>

val_coco = Coco.from_coco_dict_or_path("val_split.json", image_dir="images/")code>

# 导出数据集

# data_yml_path = export_coco_as_yolov5(

# output_dir="output",code>

# train_coco=train_coco,

# val_coco=val_coco

# )

indexing coco dataset annotations...

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indexing coco dataset annotations...

Loading coco annotations: 100%|████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00, 1003.42it/s]

1.4 总结

目标检测过程中,通过对高分辨率小目标图像进行滑动窗口切片,能够有效提高大分辨率小目标图像的识别精度。但是滑动切片识别有需要注意的地方:

需要图像数据集是否符合通用的高分辨小目标图像标准,如果对普通数据集进行切片识别容易拆分已有目标物体,这样做浪费推理时间也会导致最终检测结果精度不高。滑动切片对识别模型的精度有一定的要求,一般来说模型越大精度越高,但是切片识别所花费的推理时间也越长。所以需要平衡模型精度和模型推理时间,而且也要确定滑动切片的尺度。滑动切片识别在识别目标类别较少的任务中,识别精度更高,因为后处理能过滤很多重复识别检测框。

如果想了解其他的小目标识别方案,可以看看paddle家的paddledetection-smalldet。paddle提供了基于原图和基于切图的小目标识别方案,也提供了统计数据集尺寸分布的代码(该统计代码对某些特定的数据集效果不好,具体原因看看代码)。推荐看看PaddleDetection的小目标识别方案,做的很不错。

2 参考

sahisahi-demosahi-docsSlicing Aided Hyper Inference and Fine-Tuning for Small Object Detectionsahi/slicing.pysahi/modelssahi-docs-cocococoapipaddledetection-smalldet



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